Wiceprezes ds. produktu w Paramount’s twierdzi, że największe korzyści ze sztucznej inteligencji w zarządzaniu produktem wynikają z syntezy opinii

Joshua Karp ma ponad 20 lat doświadczenia w kierowaniu produktami — pracował nawet nad produktami w MySpace w początkowym okresie działalności firmy. Obecnie jest wiceprezesem ds. produktu w Paramount, gdzie nadzoruje usługę streamingową BET+.

Porozmawialiśmy z Joshuą, aby dowiedzieć się, jak AI zmienia sposób, w jaki kieruje zespołami produktowymi. Powiedział, że największym sukcesem było dla niego wykorzystanie AI do syntezy opinii.

Liderzy produktu przesadnie zareagują na AI

Jestem liderem produktów konsumenckich z ponad 20-letnim doświadczeniem w tworzeniu produktów cyfrowych dla branży streamingu, mediów, serwisów społecznościowych, handlu i usług subskrypcyjnych.

U podstaw mojej kariery zawsze stało dość proste pytanie: Co sprawia, że ludzie wypróbowują produkt, wracają do niego, a ostatecznie włączają go do swojej rutyny?

Pracowałem nad produktami na bardzo różnych etapach rozwoju i w różnej skali — od początkowych prac nad produktem w MySpace w okresie szybkiego wzrostu liczby użytkowników, przez kierowanie produktami w WWE, po kierowanie strategią produktową BET+ w Paramount w obszarach pozyskiwania użytkowników, zaangażowania, utrzymania, monetyzacji, personalizacji, eksperymentowania i doświadczeń międzyplatformowych.

Między innymi dlatego tak ekscytuje mnie obecny moment związany z AI. Technologia nie jest doskonała i uważam, że branża w pewnych aspektach przesadnie zareaguje na jej rozwój — podobnie jak często reagujemy na duże zmiany platformowe. Jest to jednak rzeczywista zmiana, a liderzy produktu muszą się w nią zaangażować, wyciągać z niej wnioski i rozumieć, gdzie tworzy znaczącą wartość dla klientów i biznesu.

Kierowanie produktem w BET+

BET+ to usługa streamingowa z płatną subskrypcją klasy premium, uruchomiona we współpracy Paramount i Tyler Perry Studios. Zbudowaliśmy tę usługę wokół zaangażowanej społeczności odbiorców, silnej oferty oryginalnych programów oraz rozwijającego się, międzyplatformowego doświadczenia streamingowego.

Byłem związany z BET+ od momentu uruchomienia usługi i od 4,5 roku kieruję produktem w tym obszarze działalności. W tym czasie usługa rozszerzyła swoją obecność na ponad tuzin platform, w tym internet, urządzenia mobilne, telewizory podłączone do internetu i platformy partnerskie.

Organizacja produktowa obejmuje monetyzację, odkrywanie treści, zaangażowanie w korzystanie z materiałów wideo, eksperymentowanie, personalizację, zgodność z przepisami i strategię treści. Model dostarczania usługi obejmuje zarówno bezpośrednią obsługę konsumentów, jak i dystrybucję za pośrednictwem partnerów, dzięki czemu obsługujemy klientów na własnych platformach i platformach partnerskich.

Jak AI pozwala menedżerom produktu skupić się na ocenie produktu

Przez długi czas praca nad produktem obejmowała rozbudowane planowanie, burze mózgów i analizy na wczesnym etapie, zanim zespół mógł zareagować na pomysł. Choć te działania nadal są wartościowe, nie sądzę już, że zawsze trzeba postępować właśnie w ten sposób.

AI przyspiesza wcześniejsze etapy procesu tworzenia produktu — odkrywanie, syntezę, analizę, prototypowanie i przygotowanie — dzięki czemu zespoły mogą szybciej skupić się na rzeczywistym problemie i sprawniej zmierzać do właściwego rozwiązania.

Na przykład AI może pomóc zespołom produktowym analizować zarówno dane ilościowe, jak i jakościowe, syntetyzować opinie klientów, identyfikować wzorce oraz poddawać wstępne hipotezy próbie. Może również pomóc w tworzeniu punktów wyjścia dla prototypów, komunikatów, koncepcji produktów czy rozmów z klientami. Szczególnie możliwość syntezy opinii okazała się dla mnie przełomowa.

Jest to wartościowe, ponieważ pomaga zespołom działać szybciej i eliminuje problem pustej kartki na początku pracy. Tworzy również bardziej angażującą dyskusję, ponieważ ludzie reagują na coś konkretnego, zamiast debatować nad abstrakcyjnym pomysłem.

Ale to wciąż linia startu, a nie meta.

Ludzie nadal muszą rozumieć klientów, ustalać strategię i cele biznesowe, dokonywać kompromisów, ustalać kolejność działań w planie rozwoju oraz decydować, co warto zbudować i w jakim zakresie. AI może pomóc w tych działaniach, ale ludzka ocena produktu pozostaje niezbędna przy ustalaniu priorytetów, tworzeniu strategii, rozwijaniu empatii wobec klientów i ponoszeniu odpowiedzialności za ostateczne decyzje.

Nadal głęboko wierzę w wartość świetnego projektowania produktu, solidnej inżynierii oraz zespołów, które rozumieją pełny kontekst tego, co tworzą. AI tego nie zastępuje. Zmieniło jednak tempo, w jakim mogę tworzyć coś konkretnego. Dzięki temu mogę poświęcać więcej energii na ocenianie, udoskonalanie i decydowanie, co warto rozwijać. A to ogromna zmiana.

Notatki Josha

AI może pomóc zespołom produktowym analizować zarówno dane ilościowe, jak i jakościowe, syntetyzować opinie klientów, identyfikować wzorce oraz poddawać wstępne hipotezy próbie. Może również pomóc w generowaniu punktów wyjścia dla prototypów, komunikatów, koncepcji produktów lub rozmów z klientami. W szczególności możliwość syntetyzowania opinii całkowicie zmieniła moje podejście.

Jak AI usprawnia międzyfunkcyjne planowanie produktu

AI daje również liderom produktu możliwość ponownego przemyślenia międzyfunkcyjnego planowania produktu.

Zespoły zbyt często planują w izolacji. Zespół produktowy i projektowy mogą kształtować doświadczenie, zanim uwzględnią ograniczenia inżynieryjne. Zespół produktowy i inżynieryjny może działać dalej, zanim weźmie pod uwagę systemy projektowe lub implikacje dotyczące doświadczenia użytkownika. Zespoły mogą też planować funkcję bez uwzględnienia potrzeb marketingowych, przepływów pracy operacyjnej, wpływu na obsługę klienta czy sposobu wspierania funkcji po jej uruchomieniu.

AI stwarza możliwość wcześniejszego zintegrowania tych sygnałów w procesie. Może pomóc w syntetyzowaniu opinii i ograniczeń pochodzących od zespołów produktowego, projektowego, inżynieryjnego, marketingowego, operacyjnego, obsługi klienta, analitycznego oraz innych interesariuszy, zapewniając zespołowi bardziej całościowy obraz tego, co tworzy i dlaczego.

AI stwarza możliwość wcześniejszego zintegrowania tych [klienckich] sygnałów w procesie

Z czasem AI może również zachowywać i ponownie wykorzystywać ten kontekst. Gdy zrozumie, jak zespoły współpracują, gdzie występują zależności, jakie ograniczenia zwykle mają znaczenie i co powodowało wcześniejsze tarcia, może przywoływać tę wiedzę podczas przyszłego planowania. Pomaga to zespołom unikać powtarzania błędów i wcześniej podejmować lepsze decyzje.

Jak największa korzyść AI w zarządzaniu produktem staje się również zagrożeniem

Największym pozytywnym rezultatem wykorzystania AI jest to, że zespoły szybciej docierają do punktu wyjścia.

Może to oznaczać rozumienie złożonych danych, syntetyzowanie dużej ilości jakościowych opinii klientów, głębszą analizę nastrojów lub lepsze przygotowywanie wymagań produktowych.

Choć jest to niezwykle przydatne, wiąże się również z realnym zagrożeniem. Menedżerowie produktu nadal muszą zachować dyscyplinę i zdrowy osąd.

Dobrym przykładem są wymagania produktowe. AI może być bardzo pomocna w tworzeniu pierwszego szkicu lub w przemyślaniu struktury, ale nadmierne poleganie na niej jest niebezpieczne. AI rzadko samodzielnie robi wszystko poprawnie i często pomija krytyczne przypadki brzegowe, kontekst biznesowy, niuanse dotyczące klientów oraz ograniczenia techniczne, które kształtują wymagania.

Dobrym rezultatem są więc szybkość i dynamika. Złym rezultatem, jeśli nie zachowasz ostrożności, jest to, że zespoły mogą pomylić wymagania wygenerowane przez AI z gotową odpowiedzią dotyczącą produktu.

AI nie potrafi jeszcze przekształcać opinii w kierunek działania

Wspomniałem wcześniej, że syntetyzowanie opinii klientów za pomocą AI całkowicie zmieniło moje podejście. Jednak przekształcanie tych opinii w kierunek rozwoju produktu to obszar, w którym AI nie przyniosła jeszcze oczekiwanych rezultatów.

AI jest bardzo pomocna w syntezie. Może analizować ogromne ilości opinii klientów, identyfikować powtarzające się wzorce, podsumowywać nastroje i ujawniać schematy. Jednak w przypadku wskazówek dotyczących kierunku nadal konieczna jest ostrożność.

Bez dyscypliny AI może sprawić, że niewielki sygnał będzie wydawał się większy, niż jest w rzeczywistości. Widziałem, jak AI nadmiernie zareagowała na grupę opinii klientów i zasugerowała zmianę kierunku rozwoju produktu, której nie potwierdzał szerszy kontekst.

Dlatego właśnie ludzki osąd ma znaczenie. Opinie klientów są niezwykle cenne, ale nie wszystkie mają taką samą wagę. Nadal musisz rozumieć, kto przekazuje opinię, na ile jest ona reprezentatywna, jak dobrze współgra z szerszą strategią oraz jakie kompromisy się z nią wiążą.

Traktuj AI jako kolejny wartościowy sygnał, a nie jako osobę podejmującą decyzje.

Proces syntezy opinii z rzeczywistego świata

Oto proces pracy z AI, który wykorzystuję w dodatkowym projekcie.

Zaczyna się od zebrania surowych opinii klientów, danych dotyczących korzystania z produktu oraz paneli analitycznych. Następnie AI syntetyzuje te informacje w przejrzyste tematy, problemy klientów i możliwości rozwoju produktu.

Na przykład AI identyfikuje powtarzające się tematy w opiniach klientów, wydobywa nastroje i łączy te tematy z kluczowymi punktami danych. Pozwala to wskazać sytuacje, w których zachowania klientów i wyniki produktu mogą wskazywać na ten sam problem. Wykorzystujemy do tego ChatGPT i Claude.

Następnie koncentruję się na dwóch lub trzech najważniejszych wyzwaniach albo możliwościach związanych z produktem i stosuję własną ocenę. Sprawdzam, czy wskazane tematy są istotne, czy dane potwierdzają opinie, czy dana możliwość jest zgodna ze strategią produktu oraz czy warto ją przetestować.

Ten proces pracy zwykle prowadzi do sformułowania jasnej hipotezy dotyczącej produktu, precyzyjnego opisu problemu lub pomysłów na rozwiązania, które można przekształcić w proste prototypy, wymagania albo eksperymenty.

Dlaczego produkty i funkcje oparte na AI szybko potrzebują opinii

W przypadku doświadczeń opartych na AI ważne jest, aby jak najwcześniej pokazać je użytkownikom. Opinie użytkowników zawsze mają znaczenie, ale w przypadku AI są jeszcze ważniejsze, ponieważ podczas planowania często nie da się przewidzieć reakcji użytkowników, przypadków brzegowych ani nieoczekiwanych sposobów wykorzystania.

Największym błędem, którego należy unikać, jest zbyt długie budowanie produktu w oderwaniu od użytkowników. Zamiast tego należy jak najwcześniej pokazać funkcje AI użytkownikom, nawet jeśli są one wciąż prototypami lub koncepcjami. Obserwuj, jak użytkownicy interpretują to doświadczenie i jak z niego korzystają.

Największym błędem jest zbyt długie budowanie produktu w próżni.

Często dowiesz się czegoś, co znacząco wpłynie na produkt i doprowadzi do powstania bardziej dopracowanego produktu końcowego lub funkcji.

Dlaczego liderzy produktu powinni eksperymentować z AI w domu

Radzę założyć kapelusz osoby odpowiedzialnej za produkt, zachować ciekawość i osobiście zaangażować się w pracę z AI.

Jedynym sposobem na zrozumienie, do czego AI jest zdolna, gdzie ma ograniczenia i jak może pomóc organizacji, jest korzystanie z niej.

Nie mam na myśli wyłącznie korzystania z niej zawodowo. Zalecam używanie AI także do osobistych celów. Twórz agentów, testuj procesy pracy oraz korzystaj z AI do planowania, prowadzenia badań, tworzenia prototypów i analizowania problemów. Czasami coś, czego spróbujesz prywatnie, może otworzyć ci oczy na przypadek użycia lub możliwość rozwoju produktu w pracy zawodowej.

Liderzy produktu powinni również zachęcać swoje zespoły i organizacje, aby nie bały się AI. Powinni tworzyć środowisko, w którym ludzie są otwarci na eksperymentowanie z AI, uczą się, co działa, szczerze mówią o tym, co nie działa, i regularnie dzielą się zdobytymi doświadczeniami.

Jednocześnie AI powinna być narzędziem w zestawie narzędzi. Nie powinna kierować produktem. Liderzy produktu nadal muszą sterować statkiem.

AI jest już z nami i nierozsądnie byłoby ją ignorować. Zrozum, co potrafi, czego nie potrafi oraz do czego może być zdolna w przyszłości, aby twoje podejście do produktu mogło ewoluować razem z nią.

Śledź jego pracę

Możesz śledzić pracę Joshuy Karpa na LinkedIn.

Wkrótce kolejne wywiady z ekspertami w The CPO Club!